工业互联网环境下智能制造系统的构建与优化研究

工业互联网环境下智能制造系统的构建与优化研究

廉法威

黑龙江技师学院 158100

摘要：在工业互联网环境下，智能制造系统是工业互联网的重要组成部分，其不仅能为智能制造提供基础技术支撑，而且能为智能制造系统提供应用支撑。基于此，本文提出了基于工业互联网环境下的智能制造系统框架，并从智能工厂、智能车间、智能服务和智能产品等方面研究了基于工业互联网环境下的智能制造系统优化策略。通过分析相关技术和应用案例，验证了工业互联网环境下的智能制造系统优化策略的可行性。 

关键词：工业互联网；智能制造；数据；物联网；云计算

1.智能制造系统的概念与发展现状

智能制造系统是一个复杂的巨系统，是对制造过程、产品和服务进行全方位优化的闭环运行，是由不同层次、不同功能的子系统构成的复杂系统。智能制造系统由生产过程控制子系统、产品质量控制子系统和生产管理子系统构成。生产过程控制子系统是智能制造系统的核心，其主要任务是实时采集生产过程中的各种数据，对数据进行分析处理，从而对生产过程进行优化控制。产品质量控制子系统主要任务是对产品进行质量检测与评估，并对检测结果进行分析处理。此外，智能制造系统还包括智能服务、智能产品等相关子系统。

我国在智能制造系统方面的研究起步较晚，但发展较快，主要体现在以下几个方面：一是智能制造系统理论研究不断深化。二是智能制造系统关键技术逐步突破，已经取得了一批具有自主知识产权的成果。三是智能制造系统应用实践不断丰富，部分企业已经成功应用了一些典型智能制造系统和案例。

我国在工业互联网领域已取得一定成效，其中工业互联网平台作为工业互联网发展的核心基础设施，正在快速发展。工业互联网平台主要包括三层：一是数据层，由海量工业数据构成；二是网络层，由高速可靠的有线网络和无线网络构成；三是应用层，由企业生产管理、供应链管理、客户关系管理、设备互联等应用组成。

2.基于工业互联网的智能制造系统框架

基于工业互联网的智能制造系统框架是指从制造过程的需求分析到设计、生产、服务等全生命周期的管理，实现以数据为驱动的产品全生命周期管理，形成智能化的产品体系，提高产品质量与企业效益。根据智能制造系统涉及的多个领域，工业互联网环境下的智能制造系统框架由智能工厂、智能车间、智能服务和智能产品等部分组成，其主要内容如下：

智能工厂：利用物联网技术和互联网技术构建起覆盖企业全生命周期的工业数据采集系统，采集企业生产过程中的各种数据信息；利用大数据和云计算技术，整合数据信息资源，建立基于工业互联网的制造执行系统（MES）；利用先进的设备管理和维护技术，实现对生产设备、生产过程、物流配送等的智能化管理。

智能车间：利用物联网技术和互联网技术构建起覆盖企业全生命周期的制造执行系统（MES）；通过对工业大数据进行挖掘分析，构建企业大数据仓库，为制造企业提供智能化服务；利用云计算技术对制造资源进行整合，建立基于云服务平台的制造资源池，实现资源共享和协同调度。

智能服务：利用大数据技术和互联网技术构建起覆盖企业全生命周期的制造服务系统（WMS）；利用云计算技术对制造资源池进行整合和优化，实现企业内部制造资源共享；通过 WMS与 MES集成集成，实现从原材料采购到产品交付全生命周期管理；通过 WMS与 ERP集成集成实现从产品设计到生产制造全生命周期管理。

3.基于大数据的智能制造系统优化策略

在智能制造系统中，数据是核心，大数据分析是智能制造系统的关键技术。目前，在智能制造领域，大数据分析已经应用于企业生产和管理的各个环节，为企业提供了科学的决策支持。但是，在工业互联网环境下，大数据分析技术还没有得到充分利用，相关的理论和方法还有待进一步研究。

在智能工厂方面，利用大数据对生产设备的运行状态进行监测和诊断。通过监测生产设备的运行状态，及时发现设备故障，从而实现故障预测。另外，通过对生产过程中产生的各种数据进行采集、存储和处理，可以建立全面准确的企业数据仓库，从而实现对企业业务模式、价值链和企业资源能力的全面分析和评估。在此基础上，结合具体的实际需求和具体业务流程等多种因素分析大数据应用于智能制造系统中的可行性。

利用大数据对生产过程中产生的各种数据进行分析、挖掘、管理和优化等处理方式，可以实现对生产过程中的故障预测、实时监控、产品质量控制和在线检测等功能。利用大数据技术对客户需求、用户行为和消费习惯等进行分析，从而实现客户关系管理和服务创新。

4.相关技术与应用案例

为了充分发挥工业互联网在智能制造系统中的作用，需要对相关技术进行深入的分析与应用。当前，物联网、云计算、大数据和人工智能等前沿技术与智能制造系统的融合，已成为推动制造业智能化升级的关键动力。

物联网技术通过无线传感网络，实现对生产设备、产品等各环节信息的实时采集与传输，为智能制造提供了丰富的数据源。云计算则以其强大的计算能力和灵活的服务模式，为智能制造提供了稳定、可扩展的数据存储和处理平台。大数据技术则通过对海量数据的挖掘和分析，为智能制造提供了决策支持和优化建议。而人工智能技术在智能制造中的应用，更是为制造过程带来了革命性的变革。通过机器学习、深度学习等技术，智能制造系统可以实现对生产过程的自适应调整和优化，提高生产效率和产品质量。

近年来，我国还涌现出了一批工业互联网平台应用实践案例。如中国石化自主研发的“油气管网在线监测云平台”，其基于工业互联网平台开发了油气管网在线监测系统；中国移动与浪潮共同打造的“云工厂”工业互联网平台等。在实践应用中还涌现出了一些典型案例：如中国机械工业集团有限公司开发了机械产品全生命周期管理云平台，基于云平台为客户提供设备管理、设计开发、制造加工、仓储物流等一体化服务；中国航天科技集团有限公司打造了基于区块链的供应链协同服务平台；三一重工与阿里云合作研发的智能制造云平台，可以为客户提供设备互联、生产计划管理、订单管理等服务。

5.结语

随着工业互联网的深入发展，智能制造系统已成为现代制造业的核心竞争力。通过对智能制造系统的概念与发展现状的梳理，我们深入了解了其在提升生产效率、优化资源配置以及实现高度自动化和智能化方面的巨大潜力。基于工业互联网的智能制造系统框架的构建，为制造业提供了一个全新的视角和工具，实现了制造过程的可视化、可预测和可控性。而基于大数据的智能制造系统优化策略，则进一步挖掘了数据在制造过程中的价值，通过数据分析和挖掘，实现对制造过程的精准优化和持续改进。相关技术与应用案例的探讨，更是为智能制造系统的实践应用提供了有益的参考和借鉴。

综上所述，工业互联网环境下的智能制造系统构建与优化研究具有深远的意义和广阔的前景。我们期待在不久的将来，智能制造系统能够为制造业带来更加显著的效益和变革。

参考文献：

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